Apache Beam是一个开源的分布式数据处理框架,它提供了一种统一的编程模型,可以在不同的批处理和流处理引擎上运行。Apache Beam支持多种编程语言,包括Java、Python和Go。
在Apache Beam 2.9中,可以使用writeDynamic
方法将Avro文件写入到Google Cloud Storage(GCS)上的多个目录。writeDynamic
方法是一个高级API,它可以根据数据的某个属性值将数据写入到不同的目录中。
下面是一个示例代码,演示了如何使用Apache Beam 2.9将Avro文件写入到GCS上的多个目录:
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.io.AvroIO;
import org.apache.beam.sdk.io.FileIO;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResolveOptions;
import org.apache.beam.sdk.io.fs.ResourceId;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.transforms.DoFn;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTag;
import org.apache.beam.sdk.values.TupleTagList;
public class AvroWriter {
public static void main(String[] args) {
// 创建Pipeline
Pipeline pipeline = Pipeline.create(PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).create());
// 从输入源读取数据
PCollection<MyData> input = pipeline.apply(AvroIO.read(MyData.class).from("input.avro"));
// 定义用于将数据写入GCS的DoFn
DoFn<MyData, KV<String, MyData>> writeToGcsFn = new DoFn<MyData, KV<String, MyData>>() {
@ProcessElement
public void processElement(ProcessContext c) {
MyData data = c.element();
String directory = determineDirectory(data); // 根据数据的某个属性值确定目录
c.output(KV.of(directory, data));
}
private String determineDirectory(MyData data) {
// 根据数据的某个属性值确定目录,这里只是示例,具体实现需要根据实际需求来定
return "directory/" + data.getProperty();
}
};
// 将数据按目录写入GCS
TupleTag<KV<String, MyData>> mainTag = new TupleTag<>();
TupleTagList additionalTags = TupleTagList.empty();
PCollection<KV<String, MyData>> output = input.apply(ParDo.of(writeToGcsFn).withOutputTags(mainTag, additionalTags));
output.apply(FileIO.<String, KV<String, MyData>>writeDynamic()
.by(KV::getKey)
.via(Contextful.fn(KV::getValue), AvroIO.sink(MyData.class))
.to(new GcsDynamicDestination())
.withDestinationCoder(StringUtf8Coder.of()));
// 运行Pipeline
pipeline.run().waitUntilFinish();
}
// 自定义GCS目标路径
public static class GcsDynamicDestination extends FileIO.DynamicDestinations<String, KV<String, MyData>> {
@Override
public String formatRecord(KV<String, MyData> element) {
return element.getValue().toString();
}
@Override
public String getDestination(String element) {
return element;
}
@Override
public FileIO.Write<String, KV<String, MyData>> getWriter(String destination) {
ResourceId resourceId = FileSystems.matchNewResource(destination, true);
return FileIO.<String, KV<String, MyData>>write()
.via(Contextful.fn(KV::getValue), AvroIO.sink(MyData.class))
.to(resourceId)
.withDestinationCoder(StringUtf8Coder.of())
.withNumShards(1)
.withSuffix(".avro");
}
}
// 自定义数据类型
public static class MyData {
// 定义数据属性
// ...
}
}
在上述示例代码中,首先创建了一个Pipeline,并从输入源读取Avro文件。然后定义了一个用于将数据写入GCS的DoFn,其中通过determineDirectory
方法根据数据的某个属性值确定目录。接下来,使用ParDo
将数据按目录进行分组,并使用FileIO.writeDynamic
将数据写入到GCS上的多个目录中。最后,运行Pipeline。
需要注意的是,示例代码中的MyData
是一个自定义的数据类型,需要根据实际情况进行定义和实现。
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以上是关于Apache Beam 2.9使用writeDynamic
将Avro文件写入到GCS上的多个目录的完善且全面的答案。
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